[发明专利]一种基于扩散模型的图像去模糊方法在审
| 申请号： | 202310578005.1 | 申请日： | 2023-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN116645287A | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 刘红敏;夏俊勇;樊彬 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/82;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于扩散模型的图像去模糊方案，属于图像处理技术领域。所述方法包括：构建DMDIFF去模糊网络模型；其中，所述DMDIFF去模糊网络包括模糊图像特征编码器、深度梯度提取UNet骨干网络和交叉注意力子网络；对训练样本图像进行数据增强处理，得到目标训练样本；通过所述目标训练样本训练所述DMDIFF去模糊网络模型，得到目标扩散模型；将待处理图像输入所述目标扩散模型进行去模糊处理，生成目标图像。本方案基于扩散模型学习差值模板，重点学习图像中的高频信息，避免了GAN、VAE等生成模型训练困难、去模糊结果呈现平滑的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 扩散 模型 图像 模糊 方法 | ||
【主权项】：
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